2016年大数据市场规模

A. 大数据的应用应用前景如何

近年来，随着互联网和智能硬件的快速普及，数据以爆炸方式增长，数据量已版经从TB级别跃升到权PB乃至ZB级别。全球数据总量增长率将维持在50%左右;到2020年，全球的数据总量将达到40ZB。
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资分析报告》数据显示，2016年，全球大数据产业市场规模为1403亿美元，预计到2020年将达到10270亿美元， 2014-2020年间CAGR高达49%; 2015年，我国大数据产业市场规模为1692亿元，预计到2020年将达到13626亿元， 2014-2020年间CAGR高达53%。
目前全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据35.40%、17.30%、14.70%、12.50%和7.90%的市场份额。
随着数据的大量积累以及分析手段的提升，金融、医疗、制造业、物流、交通等领域也将开始借助大数据的力量实现转型升级。此外，汽车、教育、游戏、旅游等行业也将会在大数据的促进下，产生出新的商业模式，并因此保持发展活力。

B. 我国大数据战略实施面临的五大挑战

我国大数据战略实施面临的五大挑战
一、我国实施国家大数据战略的新成效
近几年，在国家政策支持下，我国大数据战略取得多方面成效：
一是产业集聚效应初步显现。国家八个大数据综合实验区建设促进了具有地方特色产业集聚。京津冀和珠三角跨区综合试验区，注重数据要素流通;上海、重庆、河南和沈阳试验区，注重数据资源统筹和产业集聚;内蒙的基础设施统筹发展，充分发挥能源、气候等条件，加快实现大数据跨越发展。
二是新业态新模式不断涌现。我国在大数据应用方面位于世界前列，特别是在服务业领域，如基于大数据的互联网金融及精准营销迅速普及;在智慧物流交通领域，通过为货主、乘客与司机提供实时数据匹配，提升了物流交通效率。

三是与传统产业融合步伐加快。铁路、电力和制造业等加快了运用信息技术和大数据的步伐。高铁推出“高铁线上订餐”等服务，提升了乘客体验。电力企业推广智能电表，提高了企业利润。三一重工、航天科工、海尔等一批企业将自身积累的智能制造能力，向广大中小企业输出解决方案，着手建设工业互联网平台。
四是技术创新取得显著进展。互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力，并以云服务向外界开放自身技术服务能力和资源。在深度学习、人工智能、语音识别等前沿领域，我国企业积极布局，抢占技术制高点。
五是产业规模快速增长。2016年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模达到3100亿元。预计2017年有望达到4185亿元。未来2-3年市场规模的增长率将保持在35%左右。未来5年，年均增长率将超过50%。
六是一批企业快速成长。主要分为三类：一类是已经有获取大数据能力、具有一定国际影响力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头;二是以华为、浪潮、中兴、曙光、用友等为代表的电子信息通信厂商;三是以亿赞普、拓尔思、九次方等为代表的大数据服务新兴企业。
七是法治法规建设全面推进。先后制定和出台《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》《电信和互联网用户个人信息保护规定》《电话用户真实身份信息登记规定(部令第25号)》《中华人民共和国网络安全法》等文件，保障用户隐私和合法权益。
二、我国实施国家大数据战略面临的挑战
一是数据权属不清晰，数据流通和利用混乱。大数据带来了复杂的权责关系，产生数据的个人、企业、非政府组织和政府机构，拥有数据存取实际管理权的云服务提供商和拥有数据法律和行政管辖权的政府机构，在大数据问题上的法律权责不明确，数据产权承认和保护存在盲点，阻碍了数据有效流通。
二是数据爆炸式增长与数据有效利用矛盾突出。当前面临的问题不是数据缺乏，而是数据快速增长与数据有效存储和利用之间矛盾日益突出。数据呈爆炸式增长，每两年数据量翻10倍，而摩尔定律已接近极限，硬件性能提升难以应对海量数据增长。
三是企业与政府数据双向共享机制缺乏。目前，我国政府、少数互联网企业和行业龙头企业掌握了大部分数据资源，但数据归属处于模糊状态，法律规定不明确，政府与企业数据资源双向共享不够。
四是发展一哄而上，存在过度竞争倾向。截止2017年1月，全国37个省、市出台大数据发展规划，90%提出要统筹建设政府和行业数据中心，有12个省市提出建设面向全国的大数据产业中心，有14省(市)合计产值目标过2.8万亿元，远远超过工信部提出到2020年1万亿元大数据产值发展目标。
五是安全问题日益凸显。截至2017年7月，全国共侦破侵犯公民个人信息案件和黑客攻击破坏案件1800余起，抓获犯罪嫌疑人4800余名，查获窃取的各类公民个人信息500多亿条。乌克兰电力系统和伊朗核设施遭遇网络攻击，也给我国电力、石油、化工、铁路等重要信息系统安全敲响了警钟。
三、 更好实施我国国家大数据战略政策建议
按照十九大精神，要着力推动大数据与实体经济深度融合，建设数字中国和智慧社会，实现网络强国的目标，需要从政府、企业、社会组织和个人等统筹推动国家大数据战略落实。
(一)完善机制与制度，更好发挥政府作用。在体制机制方面，建议设立由国务院领导担任组长的国家大数据战略领导小组，负责组织领导、统筹协调全国大数据发展。领导小组下设办公室和大数据专家咨询委员会。
在法规建设方面，加快制定《大数据管理条例》，鼓励行业组织制定和发布《大数据挖掘公约》和《大数据职业操守公约》，在条件成熟时启动《数据法》立法，明确数据权属，培育大数据市场，加快数据作为生产要素规范流通。
在产业政策方面，出台数字经济优惠政策，创新数字经济监管模式，加强重点人群大数据应用能力培训，创造更多就业。
在试点示范方面，在环境治理、食品安全、市场监管、健康医疗、社保就业、教育文化、交通旅游、工业制造等领域开展大数据试点应用，以点带面提升大数据应用能力。
在资源共享方面，按照“逻辑统一、物理分散”原则，通过建设国家一体化大数据中心和国家互联网大数据平台，探索政府与企业数据资源双向共享机制。
在发展环境方面，着力部署下一代新基础设施，加快我国信息基础设施优化升级，制定政府大数据开发与利用的“负面清单”“权力清单”和“责任清单”，建立统计和评估指标体系，营造良好的舆论环境，防止炒作大数据概念，引导全国大数据健康有序发展。
在数据安全方面，加快落实《中华人民共和国网络安全法》，建立国家关键基础设施信息安全保护制度，明确监管机构的关键基础设施行业主管部门的信息安全监督管理职责，加快推动国产软硬件的应用推广，提升安全可控水平。
(二)对企业分类施策，发挥市场资源配置决定性作用。一是发挥互联网龙头企业引领和带动作用。网络、腾讯、阿里、京东为代表的龙头企业技术和人才储备雄厚，具有强大的数据资源收集、存储、计算和分析能力，成为我国大数据技术进步的主要推动力。应像使用电、水、交通等传统基础设施一样，互联网龙头企业向各行业提供高性能和低成本的大数据服务，帮助传统企业提升效率，提升核心竞争力。
二是发挥重要行业龙头企业数据和用户优势。我国电力、交通、金融等诸多行业龙头集聚了海量用户和数据，是未来我国大数据战略实施的主战场和大数据价值真正“钻石矿”。应发挥铁路、电力、金融等重要行业龙头企业优势，通过与互联网龙头企业深度合作，利用其技术优势，深度挖掘数据资源，提升自身核心竞争力，并帮助中小企业发展。
三是发挥通信运营商生力军作用，为大数据发展提供基础性战略性资源。我国移动、电信、联通等拥有全球最多的电话用户，积累了海量数据，是我国信息社会的战略性资源。应充分发挥自身在网络方面的优势，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与行业结合，助力智慧城市、交通、能源、教育、医疗、制造、旅游等行业的创新和发展。
(三)激发社会组织活力，构建新型协作关系。构建政府和社会组织互动的信息采集、共享和应用协作机制，提高社会组织大数据应用意识和能力，与具有大数据技术的企业合作，提高社会事业精准化水平和资金使用效率。针对发展需要、重视科技引领，整合广大科研机构和事业单位力量，加强大数据基础理论、方法和技术研究，推动关键技术突破。
(四)提升公民数据意识和能力，推动“数字公民”建设。通过给每位公民一个数字身份，方便公民获取个性化、智慧化精准服务，提高政府公共服务的精准度与实效性，推动社会治理向精细化、智慧化转变。要提高公民数据素养，增强公民数据权利意识，提高大数据应用能力。

C. 企业大数据 一座值得开垦的金矿

企业大数据：一座值得开垦的金矿
虽然尚处起步阶段，但是大数据已经成为多个行业的关注热点之一。如何更好地利用大数据推动自身业务的运营发展，这是众多企业不断探索的问题，而运营商也无法忽视这个未来的大金矿。
一、现阶段大数据业务市场状况
从全球情况来看，2015年全球大数据市场规模达到421亿美元，同比增长了47.7%。以此增速进行推算，到2020年全球大数据市场规模可突破3000亿美元。

今年年初，中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告（2017）》称，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年仍将保持30%以上的增长。调查显示，目前近六成企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经应用大数据。

对比起全球情况，中国大数据产业市场规模增长还有很大空间。
二、运营商进入大数据行业思路
运营商先天优势在于掌控大量数据中心资源，这是大数据业务硬件基础。更为重要的是运营商本身拥有大量存量客户资源和客户数据，这也是对运营商进入大数据领域一个有力支撑。
运营商大数据业务运营SWOT分析：

三、运营商大数据业务发展对比
联通
今年9月，中国联通集团正式宣布，旗下的联通大数据有限公司正式揭牌成立。中国联通大数据公司定位于中国联通大数据对外集中运营主体和大数据产业拓展的合资合作平台，全面对接国家和联通集团战略，建立专业化子公司开展市场化运营、建设全产业链大数据生态体系。此外，联通还与中国银联签署了战略合作协议，双方决定建立长期稳定的合作伙伴关系，在数据资源、技术能力、产品研发等方面开展全方位合作。
电信
早在2015年末，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。
电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，2016年下半年其大数据平台建设从原来的5个省份现在扩展到31个省份，数据种类从开始的几类主要数据扩展到十几类，实效性从原来以“周”为单位到现在以“小时”为单位的延时。
移动
在今年“世界电信和信息化社会日大会”上，中国移动通信集团公司副总经理李正茂表示：“发展大数据不是简单的建设IDC，根本目的还是为了应用。大数据正在从炒作的高峰期间，向产业落地期间发展。”
中国移动在六个方面积极推动大数据加速行业转型升级：
第一，社会管理方面，大数据能够分析用户的消费、行为、位置等特征，为政府的社会治理提供保障。
第二，信息传播，大数据成为公众获取信息的新渠道。移动借助位置漫游等信息向公众发布舆情热点的分析。
第三，医疗健康领域，中国移动构建健康云平台在贵州省取得成效，一方面帮助贵州卫集委收集信息，同时为政府医疗机构提供智能审核，疾病救助，疾病预防等多方面的投入，由此为当地医疗支出节省了上千万。
第四，行业创新能力提升，大数据为传统行业打造新的能力。中国移动的大数据提供人流预警，公交道路等服务，为公交管理，游客出行提供参考。
第五，社会热点问题处理支撑，中国移动基于大数据构建了反电信网络，欺诈防范技术体系，在2-10分钟可以识别市场号码源，来源区域，受害人集中地等等，同时实现最高风险等级，影响最大的境外异常号码源时时阻断。
第六，商业模式创新，2016年，中国移动和招商局集团共同投资设立试金石信用服务有限公司。
虽然三大运营商大数据布局在实际操作上不同，但是都明确把大数据从布局转移到实行阶段，软硬件资源日益充实，并且已经打造出不少成功案例。
四、布局大数据市场
1、攻坚热点领域
智慧城市
早在2014年，国家发改委会同中央网信办等25部委组成部际协调工作组，启动新型智慧城市试点建设。2016年又明确提出了到2018年要分级分类建设100个新型示范性智慧城市。
智慧城市建设带来的商机是巨大的，而大数据恰好在智慧城市建设中扮演重要角色。可以通过方方面面渗入，如城市交通、环境监测、治安管理、卫生管理等城市生活每个细节。
当然，运营商也已经对此领域有所行动。比如联通大数据公司就有“智慧足迹”这一项业务，提供“以人为本”的群体位置数据应用，为政府和企业提供包括人流量、人流密度、职住空间分布、人口时空分布在内的位置大数据解决方案。
政务
通过IDC、ICT基础通信业务为政府部门提供服务，并且为其构建大数据管理分析平台。政府运作效率和质量提升已经不仅仅拘泥于办理业务、处理业务时间上的减少，还要做到未雨绸缪，及时发现潜在民生问题，做好预防工作：比如通过婚姻注册数据挖掘离婚率提升因素，从而地提出针对性措施；又比如通过分析注册中小企业税务数据，了解税收政策对中小企业是否存在推进作用，有消极作用的加以改善。
医疗健康
根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，2010年我国健康医疗大数据行业市场规模约为171亿元，到2015年快速增长到466亿元，年均复合增长率超过20%。

可穿戴设备的出现使到个人身体健康实时监测得到硬件上的支持，而把这个契机转化为商机就需要完善的大数据平台作为支撑。

而通信运营商涉足该领域也有很合适的切入口，比如利用存量家庭业务客户进行拓展，享受低资费优惠。
2、提升自身运营
运营商本身拥有着庞大数据资源，也应该很好地利用这些资源为自身运营提供动力。
一方面通过用户数据库做好用户维系和质量提升，对高危潜在离网用户及早挽留，而对潜在需求用户可以推广增值业务提升客户价值。
另一方面，涉及到数据交互（即通过与其他行业合作，双方数据通过融合整理）发掘出的更多有价值结论，能支撑双方运营，互惠互利。
五、大数据业务营销
通过IDC建设、产品建设打好基础，进行业务营销就是下一步关键所在。进行大数据业务营销通过标杆打造+体验营销是较好选择。
由于业务属于起步阶段，要吸引到市场目光和认同，必须树立业务标杆。在硬件和软件有实力的前提下，运营商要打造专业化团队，树立行业顶尖形象，以优质案例打动潜在客户。
营销人员在向潜在客户推销产品时，需要结合案例详解、实体考察、便携式设备体验进行销售活动，以具体化、专业化的方式打动客户。
需要明确的是，大数据硬件软件方面做好后，剩下最关键一环就是在营销上打动客户。
如何打动客户？用事实说话
例如2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。2014年罗斯柴尔德再次成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个。在这种震撼的事实面前，展现大数据的实用性和威力。
六、展望
由于各行各业各领域都能够有机会用到大数据分析为管理运营作支撑，所以大数据业务发展潜力毋容置疑。现在对运营商而言，做好硬件软件基础的同时，更要深挖市场需求，打造营收模式标杆，以点带面地实现业务快速增长。

D. 如何实现大数据交易

大数据时代，数据成为数字经济的关键生产要素，以数据为基础，以人工智能为主要驱动力的新型经济形态正在蓬勃发展。大数据产业发展的核心在于数据自由流通，而数据交易就是实现数据有序流通的关键一环。

近日，发源地大数据对我国大数据交易产业进行了深度研究，指明了未来发展路径。

2011年至2014年这四年间，我国大数据处于起步发展阶段，大数据的市场规模增速稳定，每年均保持在20%以上。

2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元，同比增长30.7%。

2016年，大数据市场规模增速迎来高潮，达到45%，市场规模继续扩大，超过160亿元。

预计2017年至2020年，大数据的市场增速稳定。

我国主要的大数据交易平台分布在西南、华中和华北地区，均属于国内第一批崛起的大数据交易平台。

从当前的发展来看，中西部发展势头强劲，产业发展进入良性循环，是国内最早规划并实施大数据产业发展的地区。

东部地区则依托经济优势，聚集效应开始显现。就目前而言，以北京、上海、广州为中心向四周辐射，形成以京津冀地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区为集团枢纽的沿海大数据走廊格局，是东部地区大数据交易平台建设的最大特点。

1.大数据交易平台建设进入井喷期。

数据交易平台是数据交易行为的重要载体，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，成为当前各地促进数据要素流通的主要举措之一。从全国范围来看，2015年前成立并投入运营的有北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。据有关数据预测，到2016年年底全国类似的交易平台数量可能达到15到20个[1]。

2.大数据交易变现能力有所提升。

在国家政策的推动鼓励下，数据交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。随着数据交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大，我国数据变现能力显著提高。据《2016年中国大数据产业白皮书》不完全统计，2015年我国大数据相关交易的市场规模为33.85亿元，预计到2016年国内大数据交易市场规模将达到62.12

亿元，2020年将达到545亿元。

3.大数据交易仍整体处于起步阶段。

从整体发展水平来看，我国大数据交易仍处于起步阶段，突出表现在以下几个方面：一是数据交易主要以单纯的原始数据“粗加工”交易为主，数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等的内容的交易尚未大规模展开。二是数据供需不对称使得数据交易难以满足社会有效需求，数据成交率和成交额不高。三是数据开放进程缓慢一定程度上制约了数据交易整体规模，影响数据变现能力。四是数据交易过程中缺乏全国统一的规范体系和必要的法律保障，无法有效破解数据定价、数据确权等难题。

E. 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。

F. 企业核心竞争力如何“看数据”

“判断企业的核心竞争力，就要看它为行业提供了多少数据和标准规范，广义来说就是提供了多少知识给行业。”中国工程院院士谭建荣说。

“上述技术都很好，但都不能替代产品设计技术和产品制造技术。”谭建荣提醒，中国制造业需要在创新能力、知识产权和核心技术三个方面再做努力。

数据显示，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元。但行业存在如产品数据格式不统一、物联接入设备不能自主可控、标准化不统一、平台技术架构复杂、网络安全等发展瓶颈和挑战。

演讲中，谭建荣还就工业大数据的分类技术、建模技术、聚类技术、匹配技术等关键技术做了介绍。

“现在数据太多，真正有用信息被掩盖了，发现信息的成本更高，效率更低。”谈及分类技术，谭建荣说。他还就匹配技术介绍，工业大数据的关键还有优化、可视技术，数据需要可视化，否则就是一堆乱码。

内容来源：中国新闻网

G. 大数据未来的发展前景怎么样

我不知道你理解的大数据是什么？如果是真正的大数据，那么现阶段来看发展前景很好，专而且有很大可能性会更属好，因为现在人们对大数据的利用还停留在一个比较初级的层面，大部分是分析已经发生（比如浏览习惯）或正在发生（比如自动驾驶），那么将来还会出现“将要发生”（比如将要购买什么，将要发生什么等等）。
当然，这是一种比较理想的状态，现在也有公司说有这种产品，不过大部分都是噱头，没什么实际作用。
而且现在的的大数据，很大程度上是分析一种群体特征，比如各种占比、分布、多少等等，将来大数据还要细化，毕竟大数据的来源是人，那么一个人的大数据能不用能对人本身进行分析呢？明显可以，就和社会的发展一样，开始是一家一户的小农经济，然后是大家一起干的大锅饭，然后再次出现细化分工甚至越来越细，然后继续整合细化，整合细化，直到最优化（基本不可能，因为这个是没有统一标准的，在这里这种方式最好，在另外一个地方可能就会有所区别）。
所以个人感觉，大数据将来的发展很好，当然如果你的大数据是狭义上的大数据，比如XX大数据，那就没那么重要了，也有发展，但是和真正的大数据去比较那么就失色很多了。

H. 大数据的市场规模有多大

全球狭义（专门用于大数据的软件、硬件及服务）大数据口径产值280亿美元。专

根据中国信息通信属研究院发布的《中国大数据市场调查报告》预测，2016年中国主要用于大数据的软硬件和服务市场规模将达到115.9亿元。

未来三年，中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

I. 大数据处于爆发阶段 规模将保持40%增涨

大数据处于爆发阶段 规模将保持40%增涨

“大数据”已经成为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。在国内，大数据也受到安防企业的高度关注。

中国信息通信研究院不久前发布的《2015年中国大数据发展调查报告》预测，2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

报告显示，2014年中国大数据市场规模约为84亿元，主要由基于Hadoop、Spark的大数据软件产值、用于承载大数据应用的硬件产值，以及大数据相关的专业服务产值三部分构成。

从中国大数据市场构成上看，2014年大数据软件产值为35.6亿元，占比最大，约42%。大数据硬件产值达28.5亿元，占比约为34%。大数据服务产值为19.9亿元，占比约为24%。与国外市场构成相比，国内市场软件占比明显偏高，这主要是由于国内客户更愿意接受软件版权费，而国外则更多地以收取服务费方式支付费用。

在大数据应用的部署情况方面，报告显示，超过44%的受访企业没有大数据平台部署和大数据应用，24%的企业已经开始部署大数据平台但还未实现应用，32%的企业已经实现了大数据应用。其中，大数据应用水平较高的行业主要分布在互联网、电信、金融行业，一些传统行业的大数据应用发展较为缓慢，批发零售业甚至有超过80%的企业并没有大数据应用计划。但较为乐观的是，在大数据应用变化情况调查中，95%的企业大数据应用较上一年度呈增长态势。

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J. 大数据未来的发展前景怎么样

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上

随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。